나노기술 및 정책 정보

● 김준기 교수(울산의대) 연구팀은 방광암 동물모델의 소변에 표면증강 라만분광(SERS)이라는 바이오마커 검출법과 인공지능 통계처리 기술을 적용해 방광암의 중증도를 진단하고 분류하는 데 성공

● 연구팀은 랫트(실험용 쥐)가 마시는 물에 발암물질 ‘BBN(N-butyl-N-4-hydroxybutyl nitrosamine)’을 공급하여 랫트 방광에 종양 발생을 유도한 후, 직경 1mm의 굴곡형 미세 내시경을 이용해 랫트 방광 내부의 종양 발생을 상처 없이 최소 침습적으로 추적관찰

● 연구팀은 자체 제작한 미세 내시경을 이용해 동일 동물모델과 대조군의 종양 초기 및 중증 단계의 소변을 확보한 후, 이를 나노 바이오마커 검출용 SERS 칩 위에 올려 라만신호를 획득했으며, 획득된 라만신호의 진단 성능은 주성분 분석(PCA)의 통계분석 및 기계학습 알고리즘 중 하나인 부분최소제곱(PLS) 매커니즘이 접목된 판별분석(DA)을 통해 확인

● 판별 분석 결과, 라만 스펙트럼의 데이터 분포가 △암이 없는 군 △초기 암 △폴립 형태의 암군으로 잘 분리된 점을 확인했으며, PCA-PLS-DA의 기계 학습 조합은 초기 및 폴립 단계 방광 종양 진단에서 99.6% 이상의 정확도를 보인 것으로 확인

● 본 연구 성과는 세포 및 혈액으로부터 유전자 정보를 얻는 PCR과 기술의 차이가 있어, 상호 보완적인 교차 확인을 가능하게 하고, 방광염 조기 진단과 관련하여 치료 프로토콜 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대

Biosensors and Bioelectronics (2023.12.08.), Early-stage diagnosis of bladder cancer using surface-enhanced Raman spectroscopy combined with machine learning algorithms in a rat model